ロジスティック回帰は医療統計に必須の手法である。我々は垂直分割モデルにおいて暗号理論的に安全なロジスティク回帰分析を提案する。ロジスティク回帰は非線形なシグモイド関数評価や逆行列演算を含み、暗号プロトコルとしての実現が困難である。提案法ではオンライン化による逐次更新とシグモイド関数の多項式近似、の二つの工夫を導入し、ロジスティク回帰が暗号理論的に安全に実現可能であることを示す。

情報中立推薦システムとは，利用者が関心のある情報を予測して提示する推薦システムで，利用者が指定した情報を予測時に用いないことで，その情報に対する中立性を保証するものである．利用者の要求に基づく推薦中立性の確保，情報提供者の公平な扱い，法や社会的制限の遵守などに適用できる．今回は，この情報中立推薦システムの高速化について報告する．

本研究では、自動車のセンサデータの時系列パターンを監視することによって、自動車の応答特性の変化を検知することを考えた。時系列パターンの特徴は、dictionary learningやshapeletとよばれる手法等を活用することで捉えられると考えられる。そこで本研究では、自動車応答特性の変化検知の可能性、及びそのために利用し得る技術等について検討した。

交通事故発生件数の削減を目的として，運転者の顔周辺のオプティカルフローの大きさから危険動作を検出する方法がある．しかし，誤検出の発生や判定の閾値設定が困難などの問題点がある．そこで，ニューラルネットワークを用い，フロー散布図においてフローの大きさおよび角度ごとに枠を設け，その枠内のプロット数を入力とし，平常運転か危険運転かを判定することを適用した．

リカレントニューラルネットワークは時系列データの学習器として有用であるが、長時間離れた時間相関を抽出しなければならないような問題に対する有効な学習則は見出されていない。 そこで、リカレントネットワークの学習において複数の時間スケールにわたる相関を階層構造と考え、同じく多階層における学習で成功を収めているdeep learning的な視点から新たな学習規則を考案し、その性質を調べる。

ミツバチに関する生物学的研究の支援を目的として、ミツバチの移動軌跡を分析・分類する方法について報告する。匂い刺激を受けたミツバチは、活発に移動するようになり、その移動軌跡の形状にも特徴があるのではないかと言う生物学的な仮説を検証するため、フーリエ記述子を用いてミツバチの移動軌跡の特徴を抽出し、匂い刺激を受けたミツバチと受けていないミツバチとで特徴の比較を行った。

運動物体の追跡は現在、様々な分野で応用されている。そのアルゴリズムの一つにパーティクルフィルタがある。しかし、一つの状態遷移モデルに基づいた粒子の移動だと、不規則な運動物体に対しては、精度が損なわれてしまう。そこで、二つの状態遷移モデルを同時に用い、その粒子の尤度を割り当てる方法を適用した。

細胞動画像の典型的な特徴として多数の追跡対象物が密に存在し視覚的に類似していることが挙げられる．このような動画像に対し標準的な粒子フィルタを利用した場合，本来の追跡対象を別の対象物と誤認し追跡に容易に失敗する．この問題に対し多数の細胞の共変動性に着目し追跡のための補助情報としてこれを利用することで追跡精度の向上を目指す．

これまでにも、感情を含むことによる音声の韻律的特徴の変化は研究されてきた。 しかし、アクセント型とモーラまでを考慮した音声への影響を研究したものはほとんどない。 本研究では、アクセント型とモーラを考慮した特徴量を抽出して主成分分析を行い、 得られた主成分から感情を含んだ音声とアクセント型やモーラの関係を調べる。

外部デバイスから手周辺の画像を取得し、そこに含まれる手の各要素を分析する事により、手指の形状、動きを検出することを目的とする。これにより、手話翻訳、ジェスチャー認識が可能になると考えられる。本稿では上記目的に沿って、指先位置を特定することに言及する。

汎用人工知能とは，個別の課題に対して設計されるのではなく，さまざまなスキルを習得しうるように設計されるという意味で「汎用な」人工知能だといえる．人工知能の元来の目標の一つはヒトのような汎用性を持つ知能を実現することであった．近年，ロボットや機械学習など関連する技術の発展により汎用人工知能への関心が再び高まってきている．この発表では汎用人工知能へのさまざまなアプローチについて概観する．

本発表では，発達段階に基づいて汎用人工知能を考察した結果について述べる．

コミュニケーションゲームである人狼ゲームを人工知能における標準問題として考えた場合、どのような課題があり、必要とされる技術要素を検討する。また、この人狼ゲームを、人工知能プログラムが参加してゲームを行う競技会を開催することで、発展が期待できる分野を考察する。

記号接地問題の解決には記号で指示しうる概念を外界入力から生成する必要があるが，そのために人間の脳の神経機構と比較は実り多いだろう．そうした概念は状態空間中で静的で特定化しうる状態クラスタである．その生成を促進する表現の候補は、非線形変換により低次元に拘束する表現とスパース表現である．人間の新皮質感覚領野に存在するハイパーカラムが，その内部に競合的な神経回路を持つのでスパース表現に対応付く．

ヒトの脳は大脳皮質、大脳基底核、海馬などの器官から構成される汎用の機械学習装置である。この脳全体のアーキテクチャの詳細が解明できれば、人間のような知能を持ったロボットが実現可能になり、人類に莫大な富と利益をもたらすだろう。脳の各器官の計算論的モデルは不完全ながらすでに出そろっており、それらがどう連携して脳全体の機能を実現しているのか解明することが、汎用人工知能への有望なアプローチであると考える。

未来学者カーツワイルは2045年頃にコンピュータの能力が全人類を上回る技術的特異点がくると予言している。世界の覇権を握る技術が20世紀は航空機、ロケット、核兵器であったとすれば、21世紀のそれはコンピュータ、人工知能、ロボットである。人工知能の役割と進歩、それにともなう世界の変化を2014年から2045年にかけて予測する。

並列計算と脳スキャン技術の高度化は、やがて個体の脳を複製可能にするかもしれない。その場合、問題になるのは「意識」や「一人称の自己」の「引っ越し可能性」だろう。バックアップに「私」は移動できるのか？できないなら、「双子」との違いはあるか？あるいは移動後に、元の脳を破壊した場合は？このような問いを「工学的心身問題」と捉え、本講演では、現時点でいえること、現在および未来に与える社会的影響を考察する。

近年，多目的最適化問題に遺伝的アルゴリズムを適用した多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）に関する研究が盛んに行われている．MOGAにより得られたパレート解の解析においては，評価値空間と設計変数空間の両方を考慮する必要がある．本稿では，評価値空間と設計変数空間における線形関係の非対応性を定義するとともに，定量的指標により線形関係の非対応領域を抽出し，その非対応領域に着目した解析を行う．

近年，角膜の病気に対する治療では専門家の目視によって角膜の評価が行われているが，目視による判断は専門家によって精度が異なる問題がある．よって，本研究では細胞診断における客観的評価基準の確立を目的とし，専門家が良好と判断する角膜内皮細胞画像を生成するシステムを対話型遺伝的アルゴリズムを用いて構築した．本稿では，構築したシステムの概要と専門家によるシステム評価実験の結果について述べる．

角膜内皮再生医療では細胞画像から特徴量を抽出することで，培養状態の品質評価を行っている．この品質評価の支援を目的とし，我々は学習データ（画像）とGenetic Programmingを用いた特徴量抽出システムを提案した．本稿ではテクスチャ特徴量とクラスタリングを用いた，提案システムにおける学習データの決定方法を提案し，検証実験によって本提案がシステムの性能向上に繋がる事を示す．

対話型進化計算法による画像生成システムを拡張し、複雑さなどの計算美学尺度を適応度として、人間の興味をそそる抽象的で複雑な動画を自動的に生成するシステムを2010年に開発した。20秒間の作品を自動的に生成し、適応度の高い10作品をウェブ上に公開するシステムを2011年10月から毎日稼働させている。仕組みと作品例を紹介し、今後の拡張および機械による芸術的創造の可能性について議論する。

Understanding the mechanisms and patterns of earthquake occurrence is of crucial importance for assessing and mitigating the seismic risk. In this work we make an initial analysis of the viability of Evolutionary Computation as a means of generating models for the occurrence of earthquakes. We use the Japan Meteorological Agency (JMA) earthquake catalog in our analysis. Our proposal is made in the context of the "Collaboratory for the Study of Earthquake Predictability" (CSEP), an international effort to standardize the study and testing of earthquake forecasting models. As a starting point, we propose a methodology for encoding earthquake risk models in a Genetic Algorithm as a real valued genome, where each allele corresponds to a bin in the forecast model. A fitness function based on the log-likelihood of the evolved model against the earthquake occurrence data is used. Because of the high dimensionality of the chromosome, special attention has to be paid to crossover, mutation and validation operators. A careful discussion of these factors is conducted, and the results of our experiments are interpreted using a simple geophysical model.

人工蜂コロニー(ABC)アルゴリズムは採餌探索行動における分業を表現した関数最適化手法の１つで,特に高次元空間に対して優れた手法である．しかし,その探索手法はランダム性に大きく依存している．現在,生物的な因果関係の推論傾向が情報の探索と活用のバランシングに有効である事が知られており,本研究ではそのような推論傾向を組み込むことで,知識の探索と利用を自律的に調整するABCアルゴリズムを考案した.

組み合わせ最適化問題である巡回セールスマン問題（TSP）において,現実的な動的マップに対する最適化手法はまだ形式化が進んでいない.一方,生物に由来する蟻コロニー最適化（ACO）は動的問題に対してある程度有効であることが知られている.本研究では,動的な意思決定課題において有用であるとされる相対評価法をACOに付加することで,既存手法において困難な動的マップにおいても有効な手法を提案する.

近年，ロボットと培養神経回路網を相互に接続したシステムを用いた研究が行われている．このような手法は，生物学的な神経回路網の学習や記憶に関する研究に効果的であると考えられる．本研究では，時空間分解能の高いCMOSを用いた高密度な微小電極アレイを使用することで，身体性を持った培養神経回路網の活動のより詳細な時空間パターンの変化や，機能的ネットワーク構造の組織化などの解析を行う。

本研究では、CMOS上でラットの神経細胞を培養し、それによってリアルタイムにロボットをコントロールし、またロボットからのセンサー入力を神経細胞への電気刺激としてフィードバックする実験システムを構築し、実環境上での実験を行った。また、その振る舞いの解析により、神経細胞の記憶や学習メカニズムや、身体性を持つ事によって獲得する性質の解明を目指す。

これまで多くの科学は，ある現象における要素の個性を考えないようにし，より基礎となる一般法則に注目することで偶発的要素を減らす努力をしてきた．しかし我々の生活階層では個性に依存する現象が極めて多いことに気がつく．こういった個性に依存するような現象を考えたい．そこで我々は社会性昆虫の代表であるミツバチに着目し「個」の行動とその「社会の雰囲気」がどういう風に関係しあっているかについて解析を試みた．

人生哲学を聞き出すインテンシブなインタビュー記録を基に，ライフストーリーのインタビュー技法に関して考察する．話し手が心の中に有する定型の語り口を破り，その場で考えることを促し，本音をしゃべることを促すことが大目標である．インタビュアーが具体的なトピックを提示し，主観的な意見を述べ，仮説を開示するという，従来インタビューでは御法度とされてきた技法が，実は本音を語ることを促す可能性が示唆された．

笑いは，対人関係を構築するために重要であり，ストレス軽減など身体的にも良い影響を与えることもわかっている． 本研究では，会話における笑いを増やすことを目的として，人の笑顔に基づいて笑うロボットの開発をした． このロボットを人間のグループ会話に介入させ、参加者の笑いや頷き、笑顔度の変化を実験的に評価したので報告する。

言葉を交わさなくとも息がぴったり合ってしまう「阿吽の呼吸」は，身体の観察可能性に支えられている．他者の身体の状態や動作の意図を察知し，相手の意図や要求に沿うような反応を返すことで「阿吽のインタラクション」が成立する．なかでも，当事者にすら顕在化していない意図や要求を他者が先回りして汲み取るという身体性に根ざした知的振る舞いの様相を，複数の異なる対面相互行為場面における事例分析から明らかにする．

近年コンピュータの進歩により高度な自動制御が可能になった。しかしながら制御の自動化はコンピュータが自動的に思考し最適な制御量を算出してくれるのではない。制御工学の分野で制御理論があり数値制御により一定の効果を得る事ができるが、経験知がもたらす熟練の制御を実現するのは難しい。そこで単純に目的を達成するだけの制御ではなく、付加価値の高い制御に向けた自動制御のための経験と身体制御の言語化を述べる。

動物界は進化の過程で、一から環境に最適化したシステムに作り直すことをせずに常に既存のものに建て増しをするようにシステムを改変し続けている。この過程で、建て増し旅館にありがちな冗長性と多様性が、かなりの非効率を代償にしながら時代の変化に適応する柔軟性を動物界に提供してきた。知能を宿す中枢神経系を特別視することなく、このような冗長で多様なシステムの現れとして、建て増し旅館の設計方針から統合的に捉える。

身体に対する自己認知は、身体の状態によって多様に変化する。その内部モデルは、身体に関する自他の区別、運動と感覚の統合、内受容性感覚、情動系など、様々な感覚モダリティからの入力を基盤とした神経機構の組み合わせによって構築されていると考えられる。本研究では、身体に関連する刺激を用いた脳科学的検討手法によって、個体が自己の身体をどのように認知しているか、その神経機構について検討する。

読書に熱中し思わず我を忘れて読んでしまう，という読書体験は多くの人が有する． 本研究では，熱中状態は，主観に現れる心的状態であり，かつ動作や心拍数の変化に現れる身体的状態であると仮説をたて，読者の映像，心拍数，加速度，読後の主観データを取得した．分析の結果，主観的な熱中度合いの評価を含む複数のデータ間に相関が見られ、主観に沿いつつ，客観的データで熱中状態の一側面を説明できることがわかった．

筆者は、一昨年「細胞･身体の不安定性の二階層と制御要求性から探る「知の身体性」基盤」として発表し、昨年は諏訪正樹とともに「モノゴトの四階層で生の営みをみる」なかで、とくに「「身体」と「細胞」を“自分の生”に照らしてみて、モノゴトの四階層を考える」ことを行った。その際に、諏訪が提起した物理的構成軸としての社会、個体、身体、器官、細胞、分子の等値関係に抱いた異質性について｢知の身体性｣から再検討を加える。

「より良く生きる（well-being）」有り様や生活の質を定量的に評価する指標として、WHOのQOL instrumentやリウマチ患者のQOL評価指標AIMS2等が存在する。一方、筆者は「well-being」の有り様とは、高齢者や終末期医療従事者の言説から定量化の困難な主観的・質的なものであると考える。本発表では「well-being」の有り様を量的あるいは質的に捉えることの意味を検討する。

一般に、呼吸は各種の調節によって、速度、リズム、深さが自律的に決定される。例えば運動時においては、負荷に対して呼吸数や換気量が速やかに自律調整され同調する。従って、呼吸機能は無意識下で自動的に制御されるシステムである。一方でヒト特有の呼吸では、深呼吸や発声など、自己意識により意図的な調節が可能である。今回は、運動時における呼吸の自律的及び意識的な応答の差異から、意識と身体の関係性について検討する。

言語の本来的在処は，個人の身体である．これは特に音声言語については個人の「声」にその基盤がある．本発表では，難病医療の現場で，声を失う患者に本人の声による発話を可能にするツールを無償提供する試みを紹介し，このツールの改善を言語学の応用事例として考えながら，現代言語学が声の個人性を捨象するところに成立してきた経緯を批判的に論じ，言語音の身体性について考察する．

経験のデザイン，機械作曲，研究方法のデザインなどについての一人称研究の概要とそれらを通して得られた知見を身体性という観点から報告する．デザインの一人称研究は研究者や被験者の身体性を自覚的に扱う研究である．デザインの思考においては記号（設計図，図式，数式，ことば）の操作が身体性をもつことが重要であることは言うまでもない．身体性を欠く思考がデザインにいかなる弊害をもたらすかについても言及する．

ミュージアムにおいて，展示鑑賞のための様々な支援が行われてきた．その多くは展示物に関する内容を，文字や画像，音声などで提供しているが，与えられた視点での鑑賞になりがちであるという欠点があった．本研究では，鑑賞視点の発見を導くツールの開発を行う．本報告では，茶室においてロウソク照明下で絵画を観察する行為が鑑賞視点の発見を支援することを示し，それに基づいて鑑賞者の自発的注目を促す手法の検討を行う．

発達障害の当事者には、身体感覚に過剰性をもつ感覚過敏という問題を抱えている者が多い。 しかし、感覚過敏の支援を行うために必要なデータは現在ほとんどない。本研究では感覚過敏の要因収集を目的とし、感覚過敏による不快に関する情報を取得するためのスマートフォンアプリケーションを開発する。アプリケーションは感覚過敏の当事者からのフィードバックを基に改良を加えた。当事者が試用した際に収集したデータを解析した。

博物館において展示鑑賞のための様々な支援が行われてきた．多くは展示物に関する内容を文字や画像，音声等で提供しているが，与えられた視点での鑑賞になりがちであった．本研究では鑑賞視点の発見を導くツールの開発を行う．博物館が有する動物標本を回転させながら観察する行為が鑑賞視点の発見を誘発することを示し，それ基づいたワークショップの成果をもとにManigraphy：鑑賞補助ツールを制作した．

2012年に開発されたNUIデバイスのLeap Motionを用い，手のジェスチャ操作により文字入力を行う方法を提案する．マウスとキーボードの2つの機能をLeap Motionのみで実現するため，Leap Motionで文字入力を可能とする．本研究では，指の移動角度で平仮名を入力する方法を提案し，現在主流であるキーボード入力などの文字入力方法との比較を行う．

オントロジー工学と信頼性工学を基にした人工衛星の故障解析研究である。オントロジーを用いた人工衛星の機器間の繋がりや伝達物の流れの記述と機器の故障事象の記述を組み合わせた故障解析手法を提案する。

不動産登記申請情報の妥当性検証を行うためのオントロジをOWL、SWRLを用いて構築し、推論を行う事で、申請情報の妥当性検証を行うことができるシステムを提案する。

新人が抱く質問をHOW型、WHAT型、WHEN型、WHY型の4種類に分類し、ワークフロー、ルールベース、ドメインオントロジー、ルールオントロジーを統合することによってこれら4種類の質問に対応する知識継承支援システムを開発した。雪氷業務知識継承をケーススタディとして本システムを評価した。

本研究では、名刺情報を構造化し、Know-Who データベースとして利用できるシステムを提案する。 提案システムでは名刺から得られる情報に加えて人物に関する情報を RDF を用いて記述する。 また、所有する名刺情報の一部を利用者間で共有することで、人材の仲介や情報収集などの支援を可能にする。

本講演では、研究者やデータアナリストのために、ビッグ・データを扱う手法としての「データ集約型コンピューティング」について、理解しやすい例を挙げて説明するとともに、ソーシャルメディア、クラウドソーシングなどの大規模なデータベースから関係性を発見するためのグラフ解析、その応用例について概説し、さらに今後のコンピュータはどこに向かって行くのかについて紹介する。（英語講演）

企業内で保有する情報だけではなく，インターネット上の画像，音声，テキストなどが容易に利活用可能になってい る。これらを用いることで，メディア処理においてブレークスルーがもたらされる。さらに，これを社会インフラに適 用することで，安心・安全かつ便利な社会インフラ・システムの実現に貢献できることを事例と共に述べる。

多様な非構造データであるビッグデータを管理するうえで既存データベースと共に NOSQLデータベースの利用が進んでいる。NOSQLは処理能力を高速化するため利用者認証の機能やデータ暗号化機能といったものを省いた仕組みとなっているものが多く存在する。 本セッションではNOSQLであるokuyamaへ暗号化機能を組み込み実際に性能測定を行った上で機密データの管理とその性能の両面での議論を行いたい。